¿Cuál es la diferencia entre Data Science, Analytics y Business Analytics?

La ciencia de datos y el análisis de negocios están muy interrelacionados. Pero, no asuma que un programa de MS in Business Analytics lo convertirá en un científico de datos .

Dado que la ciencia de los datos combina la analítica con la visión de negocios, se puede obtener mucho apuntando a los empleados con experiencia en el dominio, además de la destreza técnica. Para muchas organizaciones, el mejor caso de uso de la ciencia de datos para agregar valor comercial sigue siendo las plataformas de marketing y tecnología con altos niveles de actividad.

Business Analytics vs Data Analytics

Un analista de negocios manipula y analiza datos utilizando herramientas de hoja de cálculo y de base de datos. Como analista de negocios, usted podría ser un experto en un dominio particular: finanzas, manufactura, FMCG, comercio minorista, atención médica o TI. Su rol principal de trabajo consistirá en comunicar los resultados (o conclusiones) derivados de los datos a la alta gerencia, los clientes y los inversores. Si está buscando oportunidades de trabajo dentro de una empresa de nueva creación, también debe conocer los conceptos básicos de SQL, R y estadísticas. Los roles de trabajo comunes de analista de negocios son analista de marketing, analista financiero, analista digital, etc.

Un analista de datos es el principal responsable de recopilar, manipular y analizar datos. Como analista de datos, estarás preparando informes. Los informes se pueden presentar (o visualizar) en forma de gráficos, cuadros, paneles o infografías. También se espera que usted concluya los resultados de esos informes.

Leer más: MBA vs MS Business Analytics vs MS Data Science – Consejos para elegir el programa correcto

¡Espero que esto ayude!

Hola,

La ciencia de datos es una combinación de inferencia de datos, desarrollo de algoritmos y tecnología para resolver problemas analíticamente complejos. Se trata de utilizar estos datos de manera creativa para generar valor empresarial.

El análisis de datos es el proceso de examinar conjuntos de datos para extraer conclusiones sobre la información que contienen. Se puede hacer con la ayuda de sistemas y software especializados. Si los datos son enormes y no se pueden analizar con software regular, se llama Big Data y su análisis se llama Big Data Analytics . Los softwares como Visualr se utilizan para analizar estos datos y obtener información útil.

Considerando que, Business Analytics es la práctica de exploración de los datos de una organización, con un énfasis en el análisis estadístico. Es utilizado por compañías comprometidas con la toma de decisiones basadas en datos y ser capaz de tomar decisiones amigables para los negocios.

Algunos de los cuales incluyen:

1. Asistencia en la observación de nuevas tendencias.
2. Previendo cambios en los patrones de demanda
3. Determinación de precio inteligente

Algunos de los sectores que utilizan ampliamente Big Data son salud, finanzas, comercio minorista, hospitalidad, etc.

Espero que esto responda a su pregunta.

Si desea explorar más este espacio. Puede consultar este enlace: https://goo.gl/TwZ5pt

La ciencia de los datos consiste esencialmente en mirar los datos y tratar de comprender lo mejor sobre qué tipo de propiedades podemos obtener de los datos proporcionados y cómo puede reagruparse. Teniendo en mente un objetivo particular, ¿cuál es la mejor manera de llegar allí? Entonces, en ciencia de datos, el enfoque sería agnóstico al problema. Probablemente, uno puede tratar de dividir una gran cantidad de datos en grupos o predecir algo, todos estos caerían en el cubo de la ciencia de datos.

Business Analytics está convirtiendo todo este algoritmo en una regla de decisión; finalmente, Business Analytics implica tomar una decisión y el parámetro de decisión debe basarse en cosas muy simples. No podemos hacer que el parámetro de decisión sea muy complejo.

Por ejemplo, la ciencia de los datos tendría un millón de registros de un cliente para tarjetas de crédito y podría estar intentando desarrollar un modelo que vaya a determinar los clientes buenos de los malos para un préstamo de crédito. Business Analytics se trata de ponerle una regla de decisión. Un analista de negocios analizará todos estos datos y llegará a la simple regla de que el cliente es bueno si su puntaje de crédito está por encima de un porcentaje en particular (digamos, el 95%) o su ingreso está por encima de 10 LAcs y el número de dependientes de él es menor de 3. De lo contrario, un cliente es malo para los préstamos de crédito. Entonces, Business Analytics se aplica con un objetivo muy específico en mente.

En ciencia de datos, usted solo se enfoca en la precisión, pero el análisis de negocios no se trata de precisión. Se trata de lo que se puede implementar o lo que puede ser útil para el cliente. Por lo tanto, la analítica empresarial a menudo compromete la precisión un poco, siempre y cuando el modelo proporcione información sobre la que se pueda actuar. Los análisis de negocios requerirán mucha información e intuición para comprender cuáles son los resultados.

Si un candidato realmente quiere seguir analizando porque hay muchas cosas interesantes que se pueden hacer, y cómo entender los datos y hacerlo bien, deberían ir a la ciencia de datos, pero si el candidato está tratando de resolver un mundo real. problema (incluso puede ser una pregunta que se plantea en inglés) usando datos, entonces las cosas en el análisis de negocios serían mucho más fáciles. Por eso, tenemos los programas PGP-BABI y PGP-BDML que atienden a ambos grupos.

Análisis de negocios: el propósito aquí es impulsado por el negocio, los datos no tienen un criterio específico, la complejidad del enfoque es baja. Un simple análisis de Pareto de los ingresos, así como una tabla cruzada pueden ser parte del análisis de negocios. El enfoque está en reducir y reducir el rendimiento del negocio para encontrar información que respalde cualquier estrategia. Cualquier persona de negocios puede hacer un “análisis de negocios”, dado el acceso a los datos y la buena comprensión de los negocios. Esto se puede hacer en Excel o en cualquier otra herramienta de BI / análisis (Tableau, Micro-estrategia). Tenga en cuenta que R, el conocimiento de SAS no es imprescindible.

Análisis: Este es el término madre para todo el trabajo de análisis. El análisis de negocios, el análisis de datos, el análisis de big data, la ciencia de datos, incluso BI pueden ser referidos bajo este término. Sin duda, no proporciona claridad sobre exactamente lo que se hizo. Esto puede referirse al trabajo de almacenamiento de datos, el trabajo de análisis de negocios o incluso el trabajo de BI.

Ciencia de datos: al aumentar el uso indebido del término de ‘análisis de datos’, las personas idearon otro nuevo término para un trabajo de análisis de datos más ‘riguroso’. Los datos requeridos deben ser lo suficientemente significativos para tener una gran confianza en la información. Tenga en cuenta que este corte de tamaño varía según el problema que intenta resolver. La complejidad del enfoque puede variar de simple a complejo. Sin embargo, el término “ciencia” todavía mantiene a raya muchos abusos a largo plazo, pero no está lejos cuando se diseñará otro término (o ya existe). Ya existe una buena diferencia entre el análisis de datos y los perfiles científicos de datos. El primer término se usa generosamente, mientras que el segundo es más específico para el trabajo serio de modelado estadístico y desarrollo de algoritmos. Al igual que los estudios científicos, se sigue la experimentación y el aprendizaje iterativo basado en un proceso estadístico para obtener una visión más “confiable” de los datos. Las herramientas son especializadas, por lo que, según la infraestructura, se requiere experiencia (R, SAS, Python). Conocimiento de técnicas estadísticas y buenas habilidades de programación también son requisitos previos.

Me perdí de mencionar la comunicación. Sin embargo, este diagrama explica bastante bien las diferencias entre varios términos de especialización y conjuntos de habilidades.

El “Analista” entre “El Vendedor” y “Número Cruncher” es el “Analista de Negocios”. Los Number Crunchers son lo que probablemente encontrará en muchas empresas con la etiqueta Business Analyst. Los análisis se pueden hacer con cualquiera de estas habilidades, excepto el aire caliente. Sin embargo, no se sorprenderá si la mayoría de los evangelistas ruidosos de Big Data que ocupan altos cargos de liderazgo son precisamente esos.

La ciencia de datos conoce todos los medios para recopilar datos, y transformarlos en un conocimiento útil y luego usar el conocimiento del dominio decidir qué método estadístico / aprendizaje automático funcionará para resolver el problema actual al que se enfrentan.

El análisis de datos es el proceso de analizar conjuntos de datos, con el fin de sacar conclusiones acerca de la información con la ayuda de algún sistema y software especializado.

Business Analytics es la aplicación que permite a los usuarios recuperar, analizar y transformar datos. Estas herramientas leen datos que han sido almacenados previamente. El análisis de negocios contempla una gran cantidad de datos históricos complejos, y es muy útil para cualquier organización para obtener información sobre el futuro y brindarles un servicio más eficaz. Este campo es una combinación de gestión de relaciones con el cliente, gestión de inventario, departamento de recursos humanos, análisis de mercado, banca, ciencia de datos.

Estos tres están relacionados entre sí, pero hay una diferencia prominente entre ellos. Espero que esto te ayude a entender la diferencia.

Los datos como industria están creciendo tan rápido que las cosas antiguas tienen significados nuevos y las cosas nuevas tienen significados antiguos y las cosas que parecen nuevas son, de hecho, antiguas. Si pregunta a 10 personas en 10 empresas diferentes en 10 países diferentes, es probable que tenga muchas respuestas diferentes. Diferentes personas con diferentes puntos de vista y agendas darán diferentes respuestas.

¡Comencemos con el análisis de datos o simplemente el análisis ya que no puedo imaginar que se haga sin datos! Cualquier cosa que haga para extraer el conocimiento de los datos puede considerarse analítica, desde el procedimiento estadístico más simple hasta el modelo de aprendizaje automático más complejo, todo eso, en mi humilde opinión, es analítica si su propósito es extraer conocimiento de la información. Aparte de eso, la analítica es una vasta generalización.

El análisis de negocios está haciendo exactamente eso para mejorar el rendimiento del negocio utilizando datos de negocios. Esto conduce a la especialización. Existen muchos servicios y productos para proporcionar análisis de negocios que son comunes a todos los tipos y tamaños de negocios, por ejemplo, el ROI es común en todas las industrias. Sin embargo, cada industria termina teniendo su propio silo de métricas. Como ejemplo, la analítica móvil creció a partir de la analítica web, pero ahora es justo decir que, aparte del marketing que es algo similar en ambas, todas las métricas relacionadas con el usuario son muy diferentes con la explosión de la telefonía móvil en general y especialmente con los juegos de freemium móviles. Entonces, en cierto modo, la analítica empresarial es una especie de analítica aplicada en el contexto empresarial.

Por último, pero no menos importante, la ciencia de los datos. Yo diría que el producto final de la ciencia de datos puede categorizarse como analítica. Lo que distingue a la ciencia de datos del análisis empresarial son las habilidades, específicamente las habilidades de datos tanto en la naturaleza de los datos como en la salida producida. Por naturaleza de los datos, quiero decir que, a diferencia de otras áreas que se basan en datos relacionales limpios y de “buen comportamiento”, por ejemplo, análisis de negocios, la ciencia de datos tratará datos de cualquier tamaño, estructura y calidad. Los científicos de datos a menudo se convierten en expertos en el dominio de su industria en muchas áreas de la compañía. Por último, pero no menos importante, la ciencia de los datos es extremadamente técnica. El conocimiento puede ir desde la programación hasta el aprendizaje automático complejo, las matemáticas y las estadísticas. Aprender cosas nuevas todo el tiempo es un hecho.

Espero que esto ayude, pero tenga en cuenta que hay muchas opiniones diferentes a esto.

La ciencia de datos es básicamente la intersección de estadísticas, programación y análisis de datos para comprender y analizar los fenómenos con datos. La ciencia de datos es un gran paraguas que cubre todos y cada uno de los aspectos del procesamiento de datos y no solo aspectos estadísticos o algorítmicos. Para mencionar, la ciencia de datos incluye

• Visualización de datos
• integración de datos
• cuadros de mando y BI
• arquitectura distribuida
• Decisiones automatizadas basadas en datos.
• automatización del aprendizaje automático
• despliegue en modo de producción
• ingeniería de datos

Científico de datos

• Realizar investigaciones no dirigidas y formular preguntas abiertas de la industria.
• Extraiga enormes volúmenes de datos de múltiples fuentes internas y externas
• Emplee programas sofisticados de análisis, aprendizaje automático y métodos estadísticos para preparar datos para su uso en modelos predictivos y prescriptivos.
• Limpie a fondo y elimine los datos para descartar la información irrelevante
• Explore y examine los datos desde una variedad de ángulos para determinar las debilidades, tendencias y / u oportunidades ocultas
• Forme soluciones basadas en datos para los desafíos más apremiantes.
• Invente nuevos algoritmos para resolver problemas y cree nuevas herramientas para automatizar el trabajo
• Comunique predicciones y hallazgos a los departamentos de administración y de TI a través de visualizaciones e informes de datos efectivos
• Recomendar cambios rentables a los procedimientos y estrategias existentes.

Analítica de datos

La analítica consiste en aplicar un proceso algorítmico o mecánico para extraer algunas ideas. La información se automatiza en un conjunto de datos e identifica el uso de las consultas y los procesos de agregación de datos. Puede significar múltiples dependencias entre variables de entrada. El análisis de datos también puede implementar herramientas y técnicas de extracción de datos para encontrar patrones ocultos en el conjunto de datos.

El análisis de datos tiene un amplio alcance que también incluye el análisis de datos. Con el análisis de datos, las empresas pueden usar sus datos para descubrir nuevas oportunidades y crecer hacia adelante. Las nuevas oportunidades pueden ser cómo reducir costos y mejorar el proceso de toma de decisiones, comprender la personalidad del comprador e introducir nuevos productos y servicios. Ayuda a desbloquear la información correcta requerida para el crecimiento del negocio.

El análisis de datos también realiza cierta cantidad de limpieza de datos para entregar el análisis correcto sobre la base de las decisiones correctas que se tomarán. Una vez que los datos sin procesar se transforman en un formato utilizable, los datos se someten a procesos estadísticos y algoritmos de aprendizaje automático para obtener información.

Análisis de negocio

Business Analytics es el proceso de derivar conocimientos de los datos mediante el uso de una combinación de tecnologías, habilidades y las mejores prácticas de la industria para determinar la planificación comercial futura. Con cantidades cada vez mayores de datos, las organizaciones están adoptando el análisis de negocios para formar estrategias basadas en datos para el crecimiento del negocio y aprovechando la ventaja competitiva.

Si profundizamos en el análisis de negocios, se divide en categorías: inteligencia empresarial y análisis estadístico. Business Intelligence está analizando datos pasados ​​para juzgar cómo se ha desempeñado un departamento en particular o un empleado a lo largo del tiempo. El análisis estadístico va mucho más profundo. Está obteniendo información de datos históricos mediante el uso de algoritmos estadísticos y la previsión del rendimiento futuro de un producto o servicio. Implica el uso de análisis predictivo, análisis de clúster, etc.

Descargo de responsabilidad: Soy un co-fundador de @GreyAtom, ayudando a los talentos de ingeniería a encontrar carreras sostenibles en tecnologías emergentes.

Algunos enlaces rápidos

• Programa – http://www.greyatom.com/full-sta …
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Estos tres términos son relativos y un poco confusos. Obtendrás diferentes definiciones en diferentes lugares. Tratemos de entenderlo en términos más concretos.

Business Analytics: BA es un término amplio utilizado en la industria. El análisis de negocios y mercado, la definición de métricas y KPI, los informes y análisis diarios se encuentran en BA. Cualquier persona con buenas habilidades analíticas y conocimiento del dominio puede convertirse en Analista de Negocios.

Analytics: Analytics es el término de la placa, Business Analytics es el subconjunto de Analytics. Debe tener todas las habilidades que se requieren para obtener un BA, además de tener un buen conocimiento estadístico.

Ciencia de datos: es el conjunto padre de los dos anteriores. Incluye todo lo que necesita para tener un buen conocimiento de negocios, conocimiento estadístico, dominio de diferentes herramientas estadísticas (SAS, R, python), buen conocimiento de bases de datos, etc.

Una es la coincidencia de patrones (Analytics), otra es la coincidencia de patrones aplicada a un conjunto de problemas específico (Business Analytics), y otra es la coincidencia de patrones de una manera que tiene una estructura rigurosa definida por un gran grupo de expertos (ciencia de datos). Todos se centran en los datos, que es información registrada.

Un científico de datos que es contratado por una empresa para ayudar a la empresa a aumentar los ingresos probablemente recopilará datos para analizarlos de manera rigurosamente estructurada y utilizará los resultados para tomar decisiones diseñadas para hacer crecer el negocio.

Lo mejor que encontré aún para explicar las cosas está abajo

Big-Data – los tanques de almacenamiento
MDM – el proceso de refinamiento
Procesos de negocio y gobernanza – la tubería
Análisis: el motor que utiliza el aceite refinado y lo convierte en impulso. Sí, cuanto más sofisticado es el motor, más eficiente es para extraer la energía potencial.

y la ciencia de datos es de dos tipos

Ciencia de datos para personas (Tipo A), es decir, análisis para apoyar la toma de decisiones basada en la evidencia
Ciencia de datos para software (Tipo B), por ejemplo: sistemas de recomendación como vemos en Netflix y Spotify

Es muy difícil diferenciar entre esas palabras o jergas superpuestas. Recientemente encontré un artículo de Data Analyst vs data Scientist que proporcionó una lectura interesante sobre este tema.

“Un científico de datos es alguien que puede predecir el futuro basándose en patrones pasados, mientras que un analista de datos es alguien que simplemente cura las perspectivas significativas de los datos”.

“Los analistas de datos son los que hacen el análisis del día a día, pero los científicos de los datos tienen el” qué pasaría si “.

Conozca más detalles sobre el análisis de datos: Capacitación en análisis de datos en Bangalore

Business Analytics es un Superconjunto de Data Science y Business Analytics interpreta la base de datos, Analytics es el descubrimiento, la interpretación y la comunicación de patrones significativos en los datos.